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AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
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✅ 纯本地运行：零安装·零上传·隐私拉满
✅ AI一键搞定：自动字幕+语音转录+智能剪辑
✅ 专业多轨时间线，手机电脑随便用
不想传云端？直接打开浏览器即可体验！完全免费开源～
AI探索指南 | Hermes爱马仕 & OpenClaw小龙虾🦞
所有人都该去试试这个新的王炸组合： GPT image2 + Seedance2.0！
GPT搞定脚本和分镜图， 有一种用简单提示词就可以get到意图的爽感。
再用Seedance2.0把分镜图生成视频，丝滑又稳定！
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GPT搞定脚本和分镜图， 有一种用简单提示词就可以get到意图的爽感。
再用Seedance2.0把分镜图生成视频，丝滑又稳定！
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Discord的 ui 界面也太好看了吧，瞬间看舒服了，高级了很多
同样的功能列表，Discord 一打开，频道分层、消息排版、交互反馈，处处是细节
深色模式更是降维打击
工具的颜值不仅是锦上添花，也是效率的一部分
之前调 Bot 像在用后台管理系统，Discord 上像是在用一款精心设计的生产力工具
好看的东西会让你想多打开几次，想多聊几句，想多试几个功能
2026年了，还在忍受丑 UI 的伙伴们，可能是对颜值最宽容的一群人
但宽容不代表不需要
搬到 Discord，OpenClaw 没变，但我变心了
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这种情侣互动视频应用Seedance2.0 生成效果太好了！感觉女朋友要扑过来了😂
要有更好的效果，我觉得要提示词有几个要点：
1.第一人称男生视角，有种身临其境的感觉
2.微表情、眼神都能够大大增加亲密互动的体验感
3.像写小说一样写提示词，心理和动作越细腻，越真实
Seedance2.0提示词👇
第一人称男生视角，客厅沙发上，一位年轻女性（面部形象参考
主视角坐在她身旁，看着她放松的样子，忍不住伸手轻轻碰了碰她的小腿，指尖刚触到皮肤——
她瞬间浑身一颤，手机差点掉落，猛地转过头瞪大眼睛看向观看者，眼神中闪过一丝惊慌和意外，嘴巴微微张开，像是被吓到。
然而下一秒，她表情骤然变化。嘴角慢慢勾起，眼睛微微眯起，露出一抹意味深长的邪笑。她缓缓放下手机，坐直身体，盯着观看者的眼神像是发现了什么有趣的事。
还没等主视角反应，她突然身体前倾，直接朝观看者身上扑了过来。双手按在观看者胸口，整个人压了上来，将观看者推倒在沙发靠背上。她近距离盯着观看者的眼睛，笑意更深。
主视角被这突如其来的动作弄得手足无措，身体僵住，双手悬在半空不敢碰她，慌乱地开口：“等、等一下……你误会了，我没那个意思……”
她只是笑着凑近，一言不发。
场景是客厅，暖色调家居灯光，浅景深，焦点集中在她的表情变化和扑过来的动作上，使用写实风的画面风格生成素材。胶片颗粒感, 增强光影对比度, 画面细节重塑, 消除数码噪声。
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要有更好的效果，我觉得要提示词有几个要点：
1.第一人称男生视角，有种身临其境的感觉
2.微表情、眼神都能够大大增加亲密互动的体验感
3.像写小说一样写提示词，心理和动作越细腻，越真实
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第一人称男生视角，客厅沙发上，一位年轻女性（面部形象参考
主视角坐在她身旁，看着她放松的样子，忍不住伸手轻轻碰了碰她的小腿，指尖刚触到皮肤——
她瞬间浑身一颤，手机差点掉落，猛地转过头瞪大眼睛看向观看者，眼神中闪过一丝惊慌和意外，嘴巴微微张开，像是被吓到。
然而下一秒，她表情骤然变化。嘴角慢慢勾起，眼睛微微眯起，露出一抹意味深长的邪笑。她缓缓放下手机，坐直身体，盯着观看者的眼神像是发现了什么有趣的事。
还没等主视角反应，她突然身体前倾，直接朝观看者身上扑了过来。双手按在观看者胸口，整个人压了上来，将观看者推倒在沙发靠背上。她近距离盯着观看者的眼睛，笑意更深。
主视角被这突如其来的动作弄得手足无措，身体僵住，双手悬在半空不敢碰她，慌乱地开口：“等、等一下……你误会了，我没那个意思……”
她只是笑着凑近，一言不发。
场景是客厅，暖色调家居灯光，浅景深，焦点集中在她的表情变化和扑过来的动作上，使用写实风的画面风格生成素材。胶片颗粒感, 增强光影对比度, 画面细节重塑, 消除数码噪声。
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π0.7：复刻LLM的关键时刻
π0.7是 PI 第一次在论文里展示，机器人能做"训练数据里完全没有"的任务。
核心概念是 compositional generalization（组合泛化）——"组合泛化是指把在不同情境下学到的技能组合起来，去解决模型从未见过的问题的能力"。"在此之前，机器人训练的标准做法本质上就是死记硬背——为某个特定任务收集数据，训练一个专门模型，然后对每个新任务重复这个过程。π0.7 打破了这个模式"。
最有说服力的实验：跨机器人本体的零样本迁移。用 A 机器人（小型、灵活）的叠衣服数据训练，让 B 机器人（重型工业臂、惯量大、夹爪不精准）零样本叠衣服并成功。这相当于一个人只看过别人用筷子吃饭，自己就直接能用刀叉吃饭——动作模式完全不一样，但"叠衣服"这个抽象概念被模型学会了，并且能映射到完全不同的"身体"上。
PI 自己的措辞非常克制——这是好的科学态度，但也意味着别过度兴奋："论文本身全程使用谨慎措辞，把 π0.7 描述为展现了泛化的'早期迹象'和新能力的'初步演示'。这些是研究结果，不是已部署的产品"。
下一波要看的是：（1）开源后第三方能不能复现；（2）在真实部署里（不是实验室）的成功率；（3）下一代 π1 出来时这个泛化能力是继续涨还是平台化。
π0.7：复刻LLM的关键时刻
π0.7是 PI 第一次在论文里展示，机器人能做"训练数据里完全没有"的任务。
核心概念是 compositional generalization（组合泛化）——"组合泛化是指把在不同情境下学到的技能组合起来，去解决模型从未见过的问题的能力"。"在此之前，机器人训练的标准做法本质上就是死记硬背——为某个特定任务收集数据，训练一个专门模型，然后对每个新任务重复这个过程。π0.7 打破了这个模式"。
最有说服力的实验：跨机器人本体的零样本迁移。用 A 机器人（小型、灵活）的叠衣服数据训练，让 B 机器人（重型工业臂、惯量大、夹爪不精准）零样本叠衣服并成功。这相当于一个人只看过别人用筷子吃饭，自己就直接能用刀叉吃饭——动作模式完全不一样，但"叠衣服"这个抽象概念被模型学会了，并且能映射到完全不同的"身体"上。
PI 自己的措辞非常克制——这是好的科学态度，但也意味着别过度兴奋："论文本身全程使用谨慎措辞，把 π0.7 描述为展现了泛化的'早期迹象'和新能力的'初步演示'。这些是研究结果，不是已部署的产品"。
下一波要看的是：（1）开源后第三方能不能复现；（2）在真实部署里（不是实验室）的成功率；（3）下一代 π1 出来时这个泛化能力是继续涨还是平台化。
π0.7是 PI 第一次在论文里展示，机器人能做"训练数据里完全没有"的任务。
核心概念是 compositional generalization（组合泛化）——"组合泛化是指把在不同情境下学到的技能组合起来，去解决模型从未见过的问题的能力"。"在此之前，机器人训练的标准做法本质上就是死记硬背——为某个特定任务收集数据，训练一个专门模型，然后对每个新任务重复这个过程。π0.7 打破了这个模式"。
最有说服力的实验：跨机器人本体的零样本迁移。用 A 机器人（小型、灵活）的叠衣服数据训练，让 B 机器人（重型工业臂、惯量大、夹爪不精准）零样本叠衣服并成功。这相当于一个人只看过别人用筷子吃饭，自己就直接能用刀叉吃饭——动作模式完全不一样，但"叠衣服"这个抽象概念被模型学会了，并且能映射到完全不同的"身体"上。
PI 自己的措辞非常克制——这是好的科学态度，但也意味着别过度兴奋："论文本身全程使用谨慎措辞，把 π0.7 描述为展现了泛化的'早期迹象'和新能力的'初步演示'。这些是研究结果，不是已部署的产品"。
下一波要看的是：（1）开源后第三方能不能复现；（2）在真实部署里（不是实验室）的成功率；（3）下一代 π1 出来时这个泛化能力是继续涨还是平台化。
前段时间，它刚被提示词开源库 Awesome Prompt Engineering（5.5k⭐） 收录，这就足以证明它的优秀
但我真正喜欢它的原因，其实不是“提示词多”，而是它把整个创作流程打通了。很多提示词网站只是在“堆内容”，而 MeiGen做的是一整条创作链路：
找提示词 → 生成图片 → 修改优化 → 发布分享
整个流程几乎没有卡点。
这次更新之后，它甚至把AI图片创作 → AI视频创作也打通了。新增 veo3.1 模型，做完图之后可以直接图生视频，创作效率直接拉满。
另外还有一个很有意思的更新：新增开源 MCP 工具，可以让你的 OpenClaw / Claude Code 具备类似 Lovart 的创意规划能力。
如果你经常做 AI 图片创作，你应该能理解这种感觉：从灵感到成品，一路丝滑。
使用 MeiGen 的创作流程基本是这样的：
1️⃣ 内置多个标签体系，可以搜索历史和社区帖子，快速找到想要的提示词
2️⃣ 找到提示词后可以直接生成图片，无需跳转其它工具
3️⃣ 支持 veo3.1 模型，生成图片后可以直接图生视频
4️⃣ 内置 修图 / 抠图 / 反推提示词 等基础修改能力
5️⃣ 一键发布到 𝕏，减少内容创作中的重复操作
可以说 MeiGen 把 AI 图片创作从“找工具”变成了“直接创作”。
作者的所有开源数据，都可以在👉https://github.com/jau123 中可以找到
AI探索指南 | Hermes爱马仕 & OpenClaw小龙虾🦞
